Integrated metabolome and immunity analysis of immune-physiological responses in dairy cows under heat stress condition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the metabolic changes and immune responses in Jersey dairy cows under heat stress (HS). The focus was on understanding HS-induced alterations in metabolism and immunity compared to HS-free cows. METHODS: Proton nuclear magnetic resonance spectroscopy-based metabolomics was performed on rumen fluid, serum, and milk samples which were collected through single sampling from HS-free (n = 9) and HS-exposed (n = 8) Jersey cows. Immune cell proportions and functions in peripheral blood mononuclear cells (PBMC) were analyzed to identify heat-sensitive immunological changes. Correlation analysis was conducted to link immune indicators with serum metabolites. RESULTS: Metabolomics revealed potential HS biomarkers in biofluids: nicotinate and phenylacetate in rumen fluid; isopropanol in serum; and glycine and trehalose in milk. HS increased B cell and CD4+ T cell populations, as well as Th17 cells and IL-17A expression in PBMCs. Twenty-three metabolites correlated strongly with five immune indicators, with nine metabolites exhibiting a positive correlation and fourteen a negative correlation. CONCLUSION: HS alters the both metabolism and immune cell function in Jersey dairy cows. These findings provide key information for the development of diagnostic methods for HS and nutritional intervention strategies to mitigate HS for dairy cows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».